习近平总书记在2016年底出席全国高校思想政治工作会议并发表重要讲话，科学回答了高校思想政治工作一系列方向性、根本性问题，是指导做好新时代高校思想政治工作的纲领性文献[1]。2020年5月教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，明确所有教师、所有课程都要承担好育人责任，进一步强化课程思政，使各类课程与思政课同向同行，这是构建“大思政体系”的基本要求。习近平总书记在2021年看望参加全国政协会议的医药卫生界教育界委员时指出“‘大思政课’我们要善用之，一定要跟现实结合起来”，习近平总书记关于“大思政课“的重要论述，引领高校思想政治工作进入新阶段。建设高质量教育体系，完善高质量人才培养机制，从根本上提升人才培养质量，实现人才强国，必须将思想政治工作贯通其中，将“大思政课”作为人才培养，实现人才强国的重点内容。构建“大思政课”需要社会各方参与，需要多主体密切合作、多方面协同发力。高校是意识形态工作的前沿阵地，其思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题。

课程群的知识体系是群课程中各课程知识点的有机整合，构建特色课程群知识体系可以显著减少知识的碎片化、孤岛化特征，从而形成对课程、知识点的系统性思考，进而整体性把握本/硕/博全体系知识体系与课程的改革与教学工作[2]。因此，在工程认证的背景下，坚持立德树人根本任务，促进多课程的交叉融合，开展以本/硕/博全体系分层的方式系统性构建跨课程知识体系，建立系统化设计培养方案、优化完善培养环节。改革传统的教学模式，融入新兴的教学思想，对提高学生课程知识体系的形成以及科学研究素养的培养具有重要的意义[3]。

一、总体架构

融入思政元素的特色课程群知识体系建设，从知识点迭代、知识体系构建、课程分配与线上线下教育法四个层次展开分析，形成清晰的“四层结构”架构（图1）。该体系有助于设置基于专业能力人才培养的教学内容，形成更加合理的课程知识体系，有助于推动人才培养，促进高校的教学改革。

图1 总体架构

二、具体实施

（一）课程群知识点迭代更新

知识点包含其定义、构成、条件、背景、应用、方向和历史等诸多属性，这些属性构成了知识点自身的体系。然而在新一代人工智能、大数据等技术及课程思政思想浪潮的推动下，知识点的内涵和外延不断扩充，高校不断在原有课程体系上进行优化，新增课程或者扩充原有课程内容。例如，各高校陆续开设数字图像处理、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、人工智能、机器学习、大数据分析与处理和并行计算等相关课程并构建课程群[4-5]。课程体系的优化和改变进一步激发了人们对知识以及其体系的思考。如果课堂上讲述的仍然是传统知识或者知识自身的体系，没有根据时代和技术发现对知识进行更新，将大大制约本/硕/博人才培养质量。融入思政元素的特色课程群知识点迭代更新模式如图2所示。

图2 知识迭代更新模式

1依靠专业内涵建设的知识点更新

从专业内涵建设上来说，知识点更新需要依靠专业内涵建设。专业内涵建设的核心是人才培养，提高教育教学质量，知识点的更新首先需要考虑专业内涵，从专业培养目标、专业课程体系、学生特点、教材和教学内容及方法上对知识点进行更新，最终不断完善人才培养方案，提高专业特色，服务社会，造福地方。

2结合科学前沿热点的知识点更新

从科研前沿上来说，知识点更新需要结合科学前沿热点。以最经典的韩家炜版《数据挖掘概念与技术》为代表的课程教材，虽然自问世以来已多次修订和再版，内容涵盖面广、循序渐进、深入浅出，非常经典。但受时代与技术限制，内容已相对滞后。教学过程中，明显感觉到学生学习兴趣和积极性不高，也无法与最新技术和应用接轨。同样，传统机器学习课程中也缺乏作为目前新一轮人工智能与可视计算热潮基础的深度神经网络相关内容。在本科教学中增加少量关于知识点相关应用介绍，在研究生阶段增加相关方向选修课，对开拓学生视野、激发学生学习兴趣与主动性、激励学生更好地开展论文选题与研究都大有好处。

3融合思政元素的知识点更新

围绕构建“全员育人、全程育人、全方位育人”的思想政治教育工作体系，知识点更新需要融合思政元素。党的二十大报告强调的“着力培养担当民族复兴大任的时代新人”“加快构建新发展格局，着力推动高质量发展”等文件内涵，推进思政教育教学改革与创新，将“大思政课”作为人才培养，实现人才强国的重点内容。提高教育教学质量，实现“全员育人、全程育人、全方位育人”的目标，教研团队教师利用多种手段深挖课程群知识点中的思政元素，理清课程群中知识点的辩证关系，使“思政元素”在不脱离学科专业课程内容的前提下作自然延伸，并使之自然地、碎片化地镶嵌于专业课程群的知识点上。

（二）构建跨课程知识体系

课程群的知识体系是群课程中各课程知识点的有机整合，构建特色课程群知识体系可以显著减少知识的碎片化、孤岛化特征，从而形成对课程、知识点的系统性思考，进而整体性把握本/硕/博全体系知识体系与课程的改革与教学工作。

工程教育专业认证（以下简称“工程认证”）是国际通行的工程教育质量保障制度，也是实现工程教育国际互认和工程师资格国际互认的重要基础[6-8]。工程教育专业认证的核心就是要确认工科专业毕业生达到行业认可的既定质量标准要求，是一种以培养目标和毕业出口要求为导向的合格性评价。以工程认证驱动，以学生为中心、就业出口要求为导向的合格性评，建立良好的跨课程知识体系。

在工程认证的背景下，坚持立德树人根本任务，促进多课程的交叉融合，探索并制定了本/硕/博全体系知识体系的构建（图3）。

图3 本/硕/博全体系知识体系分层架构

该体系根据大纲以及工程认证，根据知识点学习的四个层次“了解、理解、掌握和熟练”来设计学士、硕士和博士对知识点掌握的程度。对于本科阶段，主要执行“宽口径、厚基础”，多以了解和理解为主，使学生对计算机与智能处理的基础知识结构有所了解，具备较好的计算思维能力及就业能力[9]；对于硕士阶段，主要执行“阔视野、拓学识”，多以理解和掌握为主，使研究生掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，形成创新与独立批判的精神和研究行业问题的思维能力，使其成为具有专业技术的高级人才；博士阶段，主要执行“聚目标、攻挑战”，多以掌握和熟练应用为主，培养具有创新精神，能从事科学研究、教学、管理工作或独立担负专业技术工作的高级人才。

（三）知识体系在各课程的分布

课程的知识体系是课程群知识体系的子集。弄清课程群的知识体系、课程知识体系间关系以及特定课程知识体系在课程群知识体系中的分布，有助于形成内容精、概念清的优质教学资源，帮助学生深入理解知识的内涵和外延，帮助学生在打好基础的同时，拓宽知识面[10]。为提升学生创造力、分析力和决策力服务，基于教学组织程序原则，辅以模糊聚类等机器学习手段对知识体系在各课程的分布进行整理和归纳。将知识体系在各课程的分布的前序步骤是对知识点进行大致的分类，以减轻后续专家分类的难度。在构建的知识体系结构上采用模糊聚类的方法对知识点进行初步的聚类，原则是类与类之间要存在一定的重合，以符合课程间知识点交叉的事实；在教学组织方面，按照教学实践组织程序，将“教学大纲—教案设计—课堂教学—考核评价”渗透到知识体系在各课程分布的建模过程中。具体来说，全面把握教学大纲，做到知识点不遗漏；结合已有教案设计对课程和知识点进行再次梳理；通过课堂教学经验反馈学生对知识点以及课程的掌握情况设计知识点在课程中的重分布；根据教师的考核评价，合理制定知识点在课程中的分布，以上全过程全方位形成闭合回路，从而可以构建知识体系在各课程的合理分布。

（四）教学法

作为教学工作的主体部分，教学法研究不仅与其他研究内容密切相关，也是实践本/硕/博全体系课程群知识体系建设的环节之一。融入思政元素的特色课程群知识体系立足于太原科技大学计算机类专业发展，针对专业特色，以立德树人为根本任务，基于本/硕/博全体系知识体系，强化学生探究科学前沿能力的培养，主要对学术前沿专题讲座、人工智能、数据挖掘理论与方法、大数据分析与处理和并行计算等计算机类课程群知识体系的构建进行了深入探究。对以上课程采取了课前、课中、课后、实践和反馈的“五位一体”的教学方法。其主要架构如图4所示。

图4“五位一体”教学法

1课前

教师提前发布自主学习任务单，包括相关的概念或基本操作、课堂教学相关的视频资源，特别是相关的科学前沿的资料以供学生分组学习讨论，例如在学术前言专题讲座课程中介绍大模型课前给学生布置Chat GPT相关知识以及Chat GPT的应用场景。督促学生完成预习笔记、PPT，或实现相关的基础实验代码等，实现科学前沿为导向、教师因材施教、学生自主学习的教学目标。在课前预习环节融入社会教育等思政教育，以Chat GPT对人类来说利大于弊还是弊大于利的思辨为例，在整个思辨和预习的过程中，处处体现了具体问题具体分析、一分为二的哲学思想，鼓励学生思考如何在使用人工智能技术的同时保障人类的利益和权益，保护个人隐私和数据安全，避免对社会产生负面影响，在课前预习的过程中让学生对各类思政理念与计算机专业课程的要点有初步的认识。

2课中

计算机类专业建设需要克服偏软、偏传统的弊端，突出与科学前沿相结合的特点。本项目拟根据我校人才培养的目标，开展科学前沿创新与改革，具体方式主要包括：(1)采用不同的教学模式充分调动学生的积极主动性，有效实现融合现代信息技术的实践。比如引入“翻转课堂”，培养学生的自主能力，增强教学的生动性、趣味性和实用性。计算机类课程在传统教学中大部分时间都是老师在讲，学生在听，课堂互动少，不能调动学生的主动性。翻转课堂对学生的学习过程进行了重构，最大程度上调动了学生的主动性，在课堂上给予有效的辅导，增加了老师和学生之间的相互交流进一步促进学生知识的融合贯通，在学生“翻转课堂”之后，教师要做指导、点评、补充和总结以保证学习的质量。(2)打破先理论再数据验证的传统范式，采用数据发现问题，探索新理论的新的范式。从数据出发，通过对数据采集、分析、挖掘，发现和揭示新问题，发展新理论。教师结合自身科研背景、学生能力、师资队伍以及所在学科的特色量体裁衣，打造适合本专业学生的实践创新。在课中互动环节渗透好学思辨、追逐卓越、求真务实及踏实严谨等思政教育。

3课后

安排具备“知识巩固、问题模仿、应用创新”特点的多层次作业，拓展知识内涵及应用，并推进第二课堂的内容。对于课后环节，主要通过课堂学生学习的反馈，分析课堂讲授的难易度、节奏以及下一个主题任务的难度、侧重点，从而做到跟踪学生的学习进度，提高教学水平。在课后巩固环节融入创新意识、精益求精等思政教育。通过课后学术训练，可以减少学生学习的盲目性，有利于激发他们学习专业知识的兴趣，提升学生的学术感知力、学术交流能力及逻辑思维能力。

4实践

落实“分层实践、小组协作、科研实训、创新竞赛”的实践体系。以算法与数据结构为例，要通过课内的排序等必做题、八皇后问题等小组协作题、电梯模拟等选做题分层推进，全面构成阶梯式课内实践体系；在科研实训方面，在教师的带领下，鼓励学生勇攀科技高峰，将前沿的人工智能技术应用到现实问题中；课外借助蓝桥杯、ACM、数据挖掘等竞赛激发创新意识，实现万行代码的突破，进一步促成利用前沿科学技术解决复杂性工程问题目标的达成。在实践拓展环节涵盖畅想创新、项目协作等思政教育，让学生明白“科学技术是第一生产力”的重要论断。学生的一系列学科最新前沿成果的工作也有助于教师适时更新教学内容，保证了学科前沿讲座课程的前沿性和学术引领性，真正起到了教学相长的作用。5反馈

按照工程认证持续改进的要求，作为教学改革的最后一环节，同行、学生的反馈对持续提高教学质量至关重要。因此，作为本课题的重要组成部分，在教学过程中设立反馈环节，分为两个部分：一是邀请同行教师视听教学实践过程，提出改进意见；二是学生反馈。学生反馈种类较多，如学生考试成绩、生评教、以学习过程（课前、课中、课后、实践）的各类反馈，分析、跟踪学生的学习情况，了解教学改过程中的成效和不足，并反馈到教学实践过程中，教师总结反思，教师从教学设计、策略、内容、效果和课时分配等方面，对教学设计过程进行持续优化，实现为学生质疑解惑、为线下教育赋能，真正做到教学为学生学习服务，从而形成教学改革闭环，以达到螺旋上升性的持续改进效果。在反思优化环节渗透文化自信、诚信价值观等思政教育。

三、实施效果

分别对2019级、2020级本科生，2021级、2022级硕士研究生，2021级、2022级博士生中实施了上述教学模式，2020级本科生在2024年报本校硕士生比例较前一届增加了2.1%。2022级硕士研究生报考本校博士生的比例比前一届分别增加了2.4%。本研究所研究生毕业科研成果数量比上届增加12项。

2024年6月，课题组对实施了该构建的314名学生学生进行了知识体系与创新意识能力以及自我评价问卷调查。调查数据（表1）表明，96.2%的学生认为该体系对于提高自己的职业素养和社会责任的自我认可度有帮助。96.5%学生认为该体系的思政教育与专业知识点的契合度非常高；95.5%的学生认为其在思政教学过程中积累了新知识。95.2%的学生认为该体系对于自身拓宽知识面、对自我提升创造力、分析力和决策力有帮助。

表1 问卷调查人数分布情况表

通过数据可以看出，学生对该培养体系是认可的。对培养学生对于知识理论理解、实践应用能力、学科兴趣及理想信念等方面都具有积极的推动和增强作用，实现了提升学院人才培养能力的目标，教学改革取得显著成效。

四、结束语

以本/硕/博全体系分层的方式系统性构建跨课程知识体系，建立了系统化设计培养方案、优化完善培养环节。构建理念上通过思政课与专业课同向同行、充分提炼了专业课程中蕴含的文化基因和价值范式，使第一课堂与第二课堂共促共进，营造了学校与社会互动互生、显性教育与隐性教育相得益彰的教育生态。以“润物细无声”的方式熏陶、激励大学生的理想信念，实现了“传道授业解惑，诠释大学之道”德智相融的目标。教学内容上通过注重学科前沿类课程的学习。使学生除了具备扎实的基础知识和专业知识外，还具备了国际学术视野，增强了学生开展学术研究，进行学术交流的能力。教学方法上，通过重点讲授新理论、新方法的运用及研究议题的新动向，使学生能够全面了解相关学科研究现状和学术前沿情况。在考核方式上，引进课堂展示和撰写研究综述两个环节，培养学生的创新能力、逻辑思维能力、独立思考能力、学术交流能力及写作能力，促进研究生科研能力的提高。改革的研究结果可以为下一轮培养方案的修订提供直接支撑。

参考文献:

[1]习近平:把思想政治工作贯穿教育教学全过程开创我国高等教育事业发展新局面[N].人民日报,2016-12-09(1).

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[3]李怡然,夏元清,彭熙伟.“目标导向,分类卓越”实践课程群改革探索———以自动控制理论实践课群改革为例[J].实验室研究与探索,2024,43(5):135-139.

[4]王磊,王晓荣,王萌,等.Python先进计算生态课程群虚拟教研室建设与探索[J].工业和信息化教育,2024(3):24-30.

[5]陈益.程序设计课程群的多层次教学新生态构建[J].计算机教育,2023(1):172-175.

[6]罗芳,郭小兵,石兵.工程教育认证背景下面向创新能力培养的程序设计课程群改革[J].计算机教育,2024(2):31-36.

[7]中国工程教育专业认证协会.关于印发《工程教育认证通用标准解读及使用指南(2022版)》的通知[EB/OL].

[8]兰勇,安毅生,明洋.工程教育认证背景下计算机硬件课程教学改革与实践[J].教育教学论坛,2021(28):84-87.

[9]王燕,敖腾河.工程型人才培养的思政教学探索与实践:以网络工程课程思政建设为例[J].软件导刊,2023,22(6):263-267.

[10]吴杰,陈康民,汤泳山,等.以三全育人为引领的计算机公共课实验思政教学探索与实践[J].计算机教育,2023(7):58-62,67.

基金资助:山西省研究生教学改革创新项目“研究生教育教学实践环节融入思政元素的设计路径研究与实践——以电子信息类研究生为例”(2022YJJG198); 山西省教学改革创新项目“面向科学前沿的本/硕/博全体系特色课程群知识体系建设”(J20230828);

文章来源:杨海峰,王建丽,荀亚玲,等.融入思政元素的特色课程群知识体系建设与实践[J].高教学刊,2024,10(32):48-52.